
# Agent特征
# 1. 自主性（Autonomy）：在既定范围内独立行动的能力。
# 2. 目的性（Purposeful）：明确的目标和任务范围。
# 3. 可问责性（Accountability）：有明确的负责人和治理结构。
# 4. 智能性（Intelligence）：使用 LLM 进行决策和任务执行。
# 5. 可发现性（Discoverability）：可以被其他Agent或用户找到。
# 6. 可信性（Trustworthiness）：行为一致、可预测，并符合伦理和法律要求。

# 核心流程
# * Agent注册流程
# * Agent发现流程
# * Agent执行流程


def run(params:list[str]):
    from ApiTools import apiTools,apiBase
    from langchain_core.tools import Tool, tool

    #db_connection=apiBase.getLLMConnect()
    #问题
    prompt=apiBase.argv(1,'调用 echo,参数:5L2g5aW9')
    #如果是传入目录,能自动选择合适的tool执行,如果包含有python文件,也能自动执行
    hpl_path=apiBase.argv(2,'$PROJECT_HOME/88api/langgraph/')
    try:
        agent_tools = apiTools.load_hpl_dir(hpl_path)        
        agent_executor = apiTools.create_agent(agent_tools)
        if agent_executor:
            ret = apiTools.agent_query(agent_executor,prompt)
            print(ret)
        else:
            print("创建agent错误")
    except Exception as e:
        print(f"llm调用错误:{e}")
    #    apiBase.save_log("生成错误",f"{e}")
    finally:
        apiBase.close()